基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法，包括以下步骤：S100：获取已有的临床麻醉相关数据；S200：基于获取的相关数据搭建大数据平台；S300：依据大数据平台推荐及优化个体化麻醉方案；S400：根据确定的麻醉化方案自动进行药物配置。本发明专利技术能够更全面地、针对性地制定麻醉方案，提高麻醉过程安全性，避免主观因素影响，减少麻醉医师的人工操作，进而预测患者复苏时间及术后并发症发生率，不断优化临床麻醉方案。不断优化临床麻醉方案。不断优化临床麻醉方案。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法


[0001]本专利技术涉及医疗卫生，特别是一种基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法。

技术介绍

[0002]国家卫生健康委统计数据显示，我国医院就诊人次数逐年增加，手术量亦逐年增加。麻醉作为临床手术过程中必不可少的一个重要环节，其方案的安全及有效性显得尤其重要。随着我国经济水平和社会的发展,个体化医疗的逐渐推广，人们不仅追求安全健康，更希望能针对个人的病情制定具体的麻醉方案。但由麻醉医师基于患者临床参数制定的个体方案耗时长，具有主观性，不能对麻醉方案的有效性进行客观地评估，且临床上尚未有相对完善的智能麻醉方案构建体系。
[0003]另外，麻醉剂的准备是个体化麻醉方案中的重要步骤，而临床上麻醉剂用量主要是根据经验来粗略估计后即进行人工抽取备用，未通过患者多方面的临床数据进行精确地计算。麻醉剂的不当使用，尤其是全身麻醉可引起患者生理和心理方面的损害，延迟患者的术后复苏时间，甚至造成严重术后并发症，加重医院甚至国家医疗保障系统的负担；而且目前我国麻醉医生数量严重不足，人工的操作亦增加麻醉医师的工作强度，引起精神上及身体上的劳累，从而增加抽取过程中失误率。此外，人工抽取麻醉剂不能排除主观因素，在操作过程中不能有效保证无菌，这些都将增加患者的麻醉风险。
[0004]随着智慧医疗的进一步发展，出现了智能麻醉机器人及一些可以自动控制输注速度的输注装置，但这些装置主要是对麻醉维持阶段进行分析、评估，尚未有基于患者临床参数而制定麻醉方案，并实时进行麻醉方案的评估及预测的体系，且目前整个麻醉过程中的麻醉剂配制仍是人工操作。
[0005]中国专利技术专利CN111798956A介绍了一种用于人工智能麻醉的决策确定方法、装置及系统，其在用户数据库中快速获取与用户基本信息相对应的麻醉决策数据，进而向麻醉实施装置输出麻醉决策数据，但并未对麻醉恢复期的相关信息进行跟踪、评估及预测，且其麻醉剂的准备仍是人工操作，亦受到主观因素的影响，不能办保证麻醉剂配制的无菌性。
[0006]中国技术专利CN206714993U介绍了一种智能麻醉机器人，其可根据输注过程中患者的实际麻醉效果和手术变化情况，对模块进行控制，从而准确地、自动管理麻醉，但只是在手术过程中对麻醉剂的使用量进行调控，并未在术前根据患者的临床参数进行方案构建及术后的评估。
[0007]中国专利技术专利CN201621242338介绍了可交互并深度学习的控制输液速度和加温的智能麻醉机器人，但只根据麻醉过程中参数反馈来进行调节，并未依据患者手术前的的临床参数及个体情况来综合析。
[0008]现有的技术并未基于患者临床参数获得个体化麻醉方案推荐，并动态对整个麻醉过程进行评估及预测，而且麻醉剂的准备及配置仍是人工操作，难以避免主观因素的影响，保证麻醉剂的无菌性。

技术实现思路

[0009]针对现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法。
[0010]一种基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法，包括以下步骤：S100：获取已有的临床麻醉相关数据；S200：基于获取的相关数据搭建大数据平台；S300：依据大数据平台推荐及优化个体化麻醉方案；S400：根据确定的麻醉化方案自动进行药物配置。
[0011]可选地，所述步骤S100包括，S110：获取原始数据；S120：对所述原始数据进行分类；S130：对分类后的原始数据规范化数据存储；所述步骤S130包括，采用Table记录，同一患者的每个麻醉阶段数据记录在一个Table表的不同子表，每个患者的Table以住院号标记，所有Table数据的采集通过离线同步工具DataX v1.0.0.3进行上传云端数据库；所述步骤S200包括，S210：麻醉相关临床原始数据采集；S220：原始数据处理；S230：数据搜索；S240：数据平台搭建；S250：数据安全管理；所述步骤S220包括，通过ETL进行清洗进行规范化数据存储和多维数据存储，按照数据仓库建模的需求对数据进行清洗和转换，最终将数据加载到数据仓库中，构建患者标识统一以及患者临床信息的统一数据仓库；所述步骤S230包括，通过大数据查询引擎对数据仓库中多个数据源的数据进行合并；所述步骤S240包括，数据通过可视化对比软件呈现，直观地反应出同种麻醉剂和辅助用药因年龄、性别、体重、合并症的不同而造成麻醉诱导期和麻醉维持期血压、心率、脑电双频指数值、脑氧含量值的变化，以及采用当前麻醉方案对术后复苏的影响；所述步骤S250包括，使用Ranger 2.0对平台数据进行监测和安全管理，为平台提供具体数据的权限管控、访问监控、数据加密的功能；所述步骤S300包括，若大数据平台与用户有相同或类似的病例数据集，为匹配成功，此时系统直接输出麻醉方案；若大数据平台与用户输入数据无相似病例，为匹配不成功，此时系统将根据预设参数输出麻醉方案；对于匹配失败的病例，系统在完成该病例的麻醉后通过麻醉评价系统对麻醉方案进行评估，通过反馈学习算法对数据进行修正再后上传至云端数据库，及时优化调整麻醉诱导、维持和复苏后大数据平台。
[0012]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于大规模临床数据深度学习的个体化麻醉方案构建系统及装置，能够更全面地、针对性地制定麻醉方案，提高麻醉过程安全性，避免主观因素影响，减少麻醉医师的人工操作，进而预测患者复苏时间及术后并发症发生率，不断优化临床麻醉方案。
附图说明
[0013]图1为个体化麻醉方案构建的流程图；图2为获取临床数据的流程图；图3为搭建大数据平台的流程图；图4为推荐及优化个体化麻醉方案的流程图；图5为个体化麻醉方案构建系统药物配制结构示意图。
具体实施方式
[0014]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，使本专利技术的上述及其它目的、特征和优势将更加清晰。在全
部附图中相同的附图标记指示相同的部分。并未刻意按比例绘制附图，重点在于示出本专利技术的主旨。
[0015]本专利技术是一种基于大数据深度学习的个体化麻醉方案确定方法，如图1所示，其主要包括以下步骤，S100：获取已有的临床麻醉相关数据；S200：基于获取的相关数据搭建大数据平台；S300：依据大数据平台推荐及优化个体化麻醉方案；S400：根据确定的麻醉化方案自动进行药物配置。通过上述方法，能够更全面地、针对性地、更智能化地制定麻醉方案并预测复苏状态，避免主观因素影响，减少麻醉医师的人工操作，提高麻醉过程安全性及准确性，促进患者早期复苏，减少术后并发症。
[0016]S100: 获取已有的临床麻醉相关数据。
[0017]临床麻醉数据获取是将现有的不同临床信息系统产生的临床数据汇总到统一的信息平台，实现构建患者标识统一以及患者临床信息的统一数据仓库。如图2所示，对于步骤S100: 获取已有的临床麻醉相关数据，这一步骤主要用于实现原始数据的收集与规范化存储，为后续大数据平台的搭建提供规范化的原始数据。其包括，S110：获取原始数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据平台的个体化麻醉方案确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取已有的临床麻醉相关数据；S200：基于获取的相关数据搭建大数据平台；S300：依据大数据平台推荐及优化个体化麻醉方案；S400：根据确定的麻醉化方案自动进行药物配置。2.根据权利要求1所述的个体化麻醉方案确定方法，其特征在于，所述步骤S100包括，S110：获取原始数据；S120：对所述原始数据进行分类；S130：对分类后的原始数据规范化数据存储。3.根据权利要求2所述的个体化麻醉方案确定方法，其特征在于，所述步骤S130包括，采用Table记录，同一患者的每个麻醉阶段数据记录在一个Table表的不同子表，每个患者的Table以住院号标记，所有Table数据的采集通过离线同步工具DataX v1.0.0.3进行上传云端数据库。4.根据权利要求1所述的个体化麻醉方案确定方法，其特征在于，所述步骤S200包括，S210：麻醉相关临床原始数据采集；S220：原始数据处理；S230：数据搜索；S240：数据平台搭建；S250：数据安全管理。5.根据权利要求4所述的个体化麻醉方案确定方法，其特征在于，所述步骤S220包括，通过ETL进行清洗进行规范化数据存储和多维数据存储，按照数据仓库建模的需求对数据进行清洗和转换，最终将数据加载到数据仓库中，构建患者标识统一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张水婷，戴茹萍，
申请(专利权)人：中南大学湘雅二医院，
类型：发明
国别省市：